Biostatistik

44M0161

Master

Deutsch

5.0

nur Sommersemester

1 Semester

Im Masterstudiengang Nutztier- und Pflanzenwissenschaften wird angewandte Forschungs- und Entwicklungskompetenz in den Forschungsfeldern der Agrarwissenschaften vermittelt. Studierende lernen, wie sie aus Daten, die sich aus technischen Prozessen und wissenschaftlichen Experimenten ergeben, zuverlässige und objektive Entscheidungen treffen können. Dazu benötigen die Studierenden vertiefte und umfangreiche Kenntnisse über angewandte statistische Methoden. Das Modul "Biostatistik" vermittelt die notwendigen wissenschaftlichen und angewandten statistischen Modelle, um später wissenschaftlich und angewandt arbeiten zu können. Das wissenschaftliche Arbeiten, Strategien in der Forschung und ihre Beziehungen zu statistischen Methoden werden an Fallbeispielen eingeübt. Dabei werden verschiedene statistische Verfahren vorgestellt und die statistischen Maßzahlen für die Modellselektion diskutiert. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf dem forschenden Arbeiten und der wissenschaftlichen Diskussion der Ergebnisse der statistischen Modellierungen. Studierende werden außerdem dazu angeleitet, bereits vorhandene Programmierkenntnisse in R weiter zu vertiefen und somit das Arbeiten mit Daten umsetzbar und erfahrbar zu machen. Das Modul "Biostatistik" befähigt Studierende dazu, in verschiedenen Anwendungsfeldern der agrarwissenschaftlichen Forschung und Praxis forschend tätig zu sein und Daten auszuwerten.

Allgemeine Statistik

• Vertiefung der gängigen multiplen linearen Regressionen und deren Verteilungsfamilien beinhaltend die Gaussian, Poisson, Multinominal/Ordinal und Binomial.
• Vertiefung der statistischen Maßzahlen der Modellgüte einer multiplen linearen Regression sowie deren Effektschätzer.
• Methoden der Variablenselektion und Imputation von fehlenden Werten sowie Ausreißerdetektion.
• Lineare gemischte Modelle und die Berücksichtigung von Messwiederholungen in der praktischen Anwendung.
• Vertiefte Auseinandersetzung mit multiplen Gruppenvergleichen und deren Möglichkeiten der Visualisierung von Gruppenunterschieden.
• Einführung in die Äquivalenz oder Nichtunterlegenheit in der praktischen Anwendung.
• Die klassischen experimentellen Designs in den Agrarwissenschaften und deren Auswertung an Fallbeispielen.
• Grundlagen des maschinellen Lernens und der Klassifikation von Ereignissen sowie Maßzahlen der Bewertung eines maschinellen Lernalgorithmus.
• Durchführung aller theoretisch erarbeiteten Inhalte in R.
• Interpretation und Bewertung von statistischen Modellierungen in R.

Nutztierwissenschaften und Pflanzenwissenschaften

• Spezifische Strategien und statistische Methoden in der Forschung und ihre Beziehungen zu angewandten statistischen Methoden in der jeweiligen Fachrichtung.

Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").

• Klausur oder
• mündliche Prüfung

Standardprüfungsart ist die Klausur (im Falle der Abweichung wird die genannte alternative Prüfungsart von der*dem Prüfenden ausgewählt und bei Veranstaltungsbeginn bekannt gegeben).

Klausur, 2-stündig

Für dieses Modul werden vertiefte Kenntnisse der deskriptiven Statistik sowie Grundkenntnisse der Statistik vorausgesetzt, wie sie in den Modulen "Mathematik und Statistik (44B0266)" und "Angewandte Statistik und Versuchswesen (44B0400)" vermittelt werden. Zudem werden Grundregeln und -methoden des wissenschaftlichen Arbeitens aus dem Modul "Wissenschaftliches Arbeiten (44M0159)" als bekannt vorausgesetzt.

Studierenden, die ihre Kenntnisse und Fertigkeiten vor Beginn des Moduls auffrischen möchten, wird folgende Grundlagenliteratur mit dem "Skript Bio Data Science" unter jkruppa.github.io empfohlen.

In dem Modul wird mit der Software R gearbeitet. Um sich im Vorfeld mit den Basisfunktionen vertraut zu machen, eignen sich beispielsweise die folgenden Video-Tutorials unter https://www.youtube.com/c/JochenKruppa. 

• Die Studierenden kennen die gängigen experimentellen Designs in den Agrarwissenschaften.
• Die Studierenden kennen die entsprechenden Repräsentationen der experimentellen Designs als Datensatz.
• Die Studierenden können die gängigen statistischen Modellierungen benennen und unterscheiden.
• Die Studierenden sind in der Lage zwischen einem kausalen und einem prädiktiven Modell zu unterscheiden.
• Die Studierenden können das Ergebnis eines statistischen Modells im Kontext der wissenschaftlichen Fragestellung interpretieren.

• Die Studierenden sind in der Lage anhand einer wissenschaftlichen Fragestellung eine statistische Auswertung zu gliedern und zu planen.
• Die Studierenden können wissenschaftliche Veröffentlichungen lesen und in den statistischen Kontext richtig einordnen.
• Die Studierenden können eine multiple lineare Regression entsprechend des Endpunktes modellieren und interpretieren.
• Die Studierenden können einen multiplen Gruppenvergleich für verschiedene Endpunkte rechnen und die p-Werte entsprechend adjustieren.
• Die Studierenden können verschiedene technische Messparameter miteinander vergleichen und eine Aussage über die Nichtunterlegenheit treffen.

• Die Studierenden sind die der Lage eine wissenschaftliche Fragestellung mit einem experimentellen Design und einer statistischen Modellierung zu verbinden.
• Die Studierenden können eine statistische Modellierung in einer Präsentation darstellen und vorstellen.
• Die Studierenden können eine wissenschaftliche Veröffentlichung anhand der verwendeten Statistik bewerten.

Die Studierenden können durch statistische Modelle Kosten- und Nutzenabschätzungen durchführen, um marktwirtschaftliche, technische und biologische Prozesse in den Forschungsfeldern der Agrarwissenschaften zu planen. Sie sind in der Lage, externe Literaturquellen zu nutzen und statistische Maßzahlen in den Kontext ihres Berufsfeldes zu setzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Außerdem können die Studierenden grundlegende Konzepte der Programmierung in R erkennen und eine Datenauswertung durchführen.

Die Studierenden verfügen über die Fähigkeit, statistische Maßzahlen aus wissenschaftlichen Publikationen in verschiedenen wissenschaftlichen Kontexten zu interpretieren und anzuwenden. Sie besitzen grundlegende Fähigkeiten des wissenschaftlichen Arbeitens, die es ihnen ermöglichen, praktische Fragestellungen in wissenschaftliche Erkenntnisprozesse zu übersetzen. Darüber hinaus können sie statistische Auswertungen aus wissenschaftlichen Publikationen verstehen und aufbauend darauf informierte Forschungsideen entwickeln.

Die oben genannten Fähigkeiten der Studierenden ermöglichen es ihnen, in multidisziplinären wissenschaftlichen Teams mitzuwirken. Sie können eine gemeinsam geplante Forschungsskizze von Drittmittelprojekten oder in Kooperation mit Wirtschaftspartnern und Forschungsanstalten umsetzen. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage, die Ergebnisse einer statistischen Analyse auch Fachfremden verständlich zu erläutern.

Die Studierenden haben ein umfangreiches Verständnis für wissenschaftliche Publikationen und statistische Maßzahlen und können dieses Wissen auf ihr Berufsfeld anwenden. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe naturwissenschaftliche und technische Fragestellungen aus den Forschungsfeldern der Agrarwissenschaften eigenständig und fundiert mit statistischen Methoden zu bearbeiten, was sie für anspruchsvolle Aufgaben in der agrarwissenschaftlichen Forschung und Praxis qualifiziert.

Das Modul "Biostatistik" bereitet zudem auf weiterführende Module aus verschiedenen Themenbereichen vor. Zu diesen Themenbereichen gehören insbesondere

• Wissenschaftliche Publikation und Fachtagungen (44M0125)
• Forschungs- und Entwicklungsprojekt (44M0043)
• Masterarbeit (44M0267)

Welche nachfolgenden Module konkret in Frage kommen, hängt von den einzelnen Studiengängen ab. Nähere Informationen hierzu bietet der Studienverlaufsplan in der jeweils gültigen Studienordnung.

• Angewandte Nutztierwissenschaften M.Sc. (01.09.2025)

• Angewandte Pflanzenwissenschaften M.Sc. (01.09.2025)

• Kruppa-Scheetz, Jochen

• Kruppa-Scheetz, Jochen